iVOD / 152998

Field Value
IVOD_ID 152998
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/152998
日期 2024-05-27
會議資料.會議代碼 委員會-11-1-26-19
會議資料.會議代碼:str 第11屆第1會期社會福利及衛生環境委員會第19次全體委員會議
會議資料.屆 11
會議資料.會期 1
會議資料.會次 19
會議資料.種類 委員會
會議資料.委員會代碼[0] 26
會議資料.委員會代碼:str[0] 社會福利及衛生環境委員會
會議資料.標題 第11屆第1會期社會福利及衛生環境委員會第19次全體委員會議
影片種類 Clip
開始時間 2024-05-27T09:59:13+08:00
結束時間 2024-05-27T10:08:40+08:00
影片長度 00:09:27
支援功能[0] ai-transcript
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/536b9eee2a0ea5b3c3784f50fb8024ca5186e4a1bc6f964e945ede7791f90b9e0630bd2d7ebc433a5ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
委員名稱 王育敏
委員發言時間 09:59:13 - 10:08:40
會議時間 2024-05-27T09:00:00+08:00
會議名稱 立法院第11屆第1會期社會福利及衛生環境委員會第19次全體委員會議(事由:一、審查 (一)委員林德福等19人擬具「就業服務法第四十六條條文修正草案」案。 (二)委員楊瓊瓔等16人擬具「就業服務法第四十六條條文修正草案」案。 (三)委員馬文君等25人擬具「就業服務法第四十六條條文修正草案」案。 (四)委員涂權吉等17人擬具「就業服務法部分條文修正草案」案。 (五)委員黃建賓等20人擬具「就業服務法第四十六條條文修正草案」案。 (六)委員呂玉玲等16人擬具「就業服務法第四十六條及第五十五條條文修正草案」案。 (七)委員盧縣一等17人擬具「就業服務法第四十六條條文修正草案」案。 (八)委員鄭正鈐等17人擬具「就業服務法第四十六條條文修正草案」案。 (九)委員王育敏等17人擬具「就業服務法第四十六條條文修正草案」案。 (十)委員張嘉郡等30人擬具「就業服務法第四十六條條文修正草案」案。 (十一)委員王鴻薇等22人擬具「就業服務法第四十六條條文修正草案」案。 二、審查 (一)委員萬美玲等36人擬具「勞動基準法第五十條條文修正草案」案。 (二)委員許宇甄等18人擬具「勞動基準法第五十條條文修正草案」案。 (三)委員馬文君等20人擬具「勞動基準法第五十條條文修正草案」案。 (四)委員邱若華等16人擬具「勞動基準法第五十條條文修正草案」案。 【一(九) :如未經各黨團簽署不復議同意書,則不予審查】 【一(十)、(十一) :如未經各黨團簽署不復議同意書,則不予審查】 【討論事項綜合詢答】 【5月27日、29日二天一次會】)
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[0].start 6.57846875
transcript.pyannote[0].end 9.19409375
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[1].start 9.26159375
transcript.pyannote[1].end 10.08846875
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2].start 13.69971875
transcript.pyannote[2].end 14.20596875
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3].start 14.77971875
transcript.pyannote[3].end 18.98159375
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[4].start 19.31909375
transcript.pyannote[4].end 23.57159375
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[5].start 23.95971875
transcript.pyannote[5].end 25.52909375
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[6].start 25.84971875
transcript.pyannote[6].end 26.40659375
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[7].start 26.82846875
transcript.pyannote[7].end 30.64221875
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[8].start 30.99659375
transcript.pyannote[8].end 32.98784375
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[9].start 33.30846875
transcript.pyannote[9].end 37.52721875
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[10].start 37.83096875
transcript.pyannote[10].end 40.59846875
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[11].start 40.91909375
transcript.pyannote[11].end 41.72909375
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[12].start 41.98221875
transcript.pyannote[12].end 45.17159375
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[13].start 45.47534375
transcript.pyannote[13].end 46.42034375
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[14].start 46.67346875
transcript.pyannote[14].end 49.27221875
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[15].start 49.52534375
transcript.pyannote[15].end 52.57971875
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[16].start 52.98471875
transcript.pyannote[16].end 68.34096875
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[17].start 69.15096875
transcript.pyannote[17].end 69.89346875
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[18].start 69.97784375
transcript.pyannote[18].end 70.04534375
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[19].start 70.07909375
transcript.pyannote[19].end 77.03159375
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[20].start 77.06534375
transcript.pyannote[20].end 79.36034375
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[21].start 79.36034375
transcript.pyannote[21].end 80.74409375
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[22].start 80.08596875
transcript.pyannote[22].end 98.59784375
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[23].start 98.98596875
transcript.pyannote[23].end 113.02596875
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[24].start 113.09346875
transcript.pyannote[24].end 151.12971875
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[25].start 151.43346875
transcript.pyannote[25].end 161.10284375
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[26].start 161.40659375
transcript.pyannote[26].end 165.52409375
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[27].start 166.19909375
transcript.pyannote[27].end 187.74846875
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[28].start 170.95784375
transcript.pyannote[28].end 171.46409375
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[29].start 188.17034375
transcript.pyannote[29].end 199.45971875
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[30].start 199.56096875
transcript.pyannote[30].end 211.22159375
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[31].start 211.82909375
transcript.pyannote[31].end 216.72284375
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[32].start 217.04346875
transcript.pyannote[32].end 229.17659375
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[33].start 229.58159375
transcript.pyannote[33].end 231.89346875
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[34].start 232.14659375
transcript.pyannote[34].end 240.55034375
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[35].start 238.55909375
transcript.pyannote[35].end 239.16659375
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[36].start 240.55034375
transcript.pyannote[36].end 240.56721875
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[37].start 241.59659375
transcript.pyannote[37].end 244.22909375
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[38].start 241.63034375
transcript.pyannote[38].end 302.63346875
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[39].start 248.61659375
transcript.pyannote[39].end 249.13971875
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[40].start 281.32034375
transcript.pyannote[40].end 282.46784375
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[41].start 290.75346875
transcript.pyannote[41].end 291.25971875
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[42].start 292.84596875
transcript.pyannote[42].end 294.22971875
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[43].start 302.71784375
transcript.pyannote[43].end 307.67909375
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[44].start 307.83096875
transcript.pyannote[44].end 317.02784375
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[45].start 317.02784375
transcript.pyannote[45].end 324.08159375
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[46].start 320.57159375
transcript.pyannote[46].end 321.01034375
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[47].start 324.08159375
transcript.pyannote[47].end 324.53721875
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[48].start 324.09846875
transcript.pyannote[48].end 324.97596875
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[49].start 324.97596875
transcript.pyannote[49].end 335.30346875
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[50].start 330.02159375
transcript.pyannote[50].end 330.94971875
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[51].start 332.38409375
transcript.pyannote[51].end 333.91971875
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[52].start 334.30784375
transcript.pyannote[52].end 340.29846875
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[53].start 338.07096875
transcript.pyannote[53].end 338.56034375
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[54].start 340.48409375
transcript.pyannote[54].end 343.33596875
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[55].start 341.12534375
transcript.pyannote[55].end 341.88471875
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[56].start 342.18846875
transcript.pyannote[56].end 359.78909375
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[57].start 345.76596875
transcript.pyannote[57].end 348.63471875
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[58].start 360.14346875
transcript.pyannote[58].end 383.70096875
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[59].start 384.00471875
transcript.pyannote[59].end 384.40971875
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[60].start 385.03409375
transcript.pyannote[60].end 392.18909375
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[61].start 392.50971875
transcript.pyannote[61].end 410.16096875
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[62].start 410.53221875
transcript.pyannote[62].end 415.54409375
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[63].start 415.89846875
transcript.pyannote[63].end 417.16409375
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[64].start 417.29909375
transcript.pyannote[64].end 418.48034375
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[65].start 418.98659375
transcript.pyannote[65].end 420.43784375
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[66].start 421.07909375
transcript.pyannote[66].end 425.60159375
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[67].start 423.23909375
transcript.pyannote[67].end 423.76221875
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[68].start 423.77909375
transcript.pyannote[68].end 423.81284375
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[69].start 425.60159375
transcript.pyannote[69].end 426.31034375
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[70].start 425.75346875
transcript.pyannote[70].end 431.08596875
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[71].start 431.30534375
transcript.pyannote[71].end 437.39721875
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[72].start 437.85284375
transcript.pyannote[72].end 447.03284375
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[73].start 447.16784375
transcript.pyannote[73].end 457.24221875
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[74].start 457.59659375
transcript.pyannote[74].end 460.11096875
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[75].start 460.97159375
transcript.pyannote[75].end 461.69721875
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[76].start 462.47346875
transcript.pyannote[76].end 463.80659375
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[77].start 464.07659375
transcript.pyannote[77].end 465.05534375
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[78].start 466.65846875
transcript.pyannote[78].end 472.26096875
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[79].start 472.68284375
transcript.pyannote[79].end 474.53909375
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[80].start 474.65721875
transcript.pyannote[80].end 477.50909375
transcript.pyannote[81].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[81].start 477.82971875
transcript.pyannote[81].end 478.42034375
transcript.pyannote[82].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[82].start 479.02784375
transcript.pyannote[82].end 479.82096875
transcript.pyannote[83].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[83].start 479.90534375
transcript.pyannote[83].end 480.86721875
transcript.pyannote[84].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[84].start 481.74471875
transcript.pyannote[84].end 482.80784375
transcript.pyannote[85].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[85].start 483.55034375
transcript.pyannote[85].end 484.09034375
transcript.pyannote[86].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[86].start 484.71471875
transcript.pyannote[86].end 486.94221875
transcript.pyannote[87].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[87].start 487.29659375
transcript.pyannote[87].end 487.93784375
transcript.pyannote[88].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[88].start 488.29221875
transcript.pyannote[88].end 488.93346875
transcript.pyannote[89].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[89].start 489.06846875
transcript.pyannote[89].end 490.80659375
transcript.pyannote[90].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[90].start 491.97096875
transcript.pyannote[90].end 493.43909375
transcript.pyannote[91].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[91].start 494.06346875
transcript.pyannote[91].end 494.85659375
transcript.pyannote[92].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[92].start 495.39659375
transcript.pyannote[92].end 497.43846875
transcript.pyannote[93].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[93].start 498.28221875
transcript.pyannote[93].end 500.69534375
transcript.pyannote[94].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[94].start 501.21846875
transcript.pyannote[94].end 509.08221875
transcript.pyannote[95].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[95].start 509.33534375
transcript.pyannote[95].end 524.91096875
transcript.pyannote[96].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[96].start 525.34971875
transcript.pyannote[96].end 534.54659375
transcript.pyannote[97].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[97].start 525.94034375
transcript.pyannote[97].end 527.66159375
transcript.pyannote[98].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[98].start 528.25221875
transcript.pyannote[98].end 528.62346875
transcript.pyannote[99].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[99].start 532.94346875
transcript.pyannote[99].end 533.61846875
transcript.pyannote[100].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[100].start 535.27221875
transcript.pyannote[100].end 539.30534375
transcript.pyannote[101].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[101].start 539.74409375
transcript.pyannote[101].end 541.80284375
transcript.pyannote[102].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[102].start 541.80284375
transcript.pyannote[102].end 545.53221875
transcript.pyannote[103].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[103].start 545.97096875
transcript.pyannote[103].end 553.75034375
transcript.pyannote[104].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[104].start 554.08784375
transcript.pyannote[104].end 563.48721875
transcript.pyannote[105].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[105].start 564.41534375
transcript.pyannote[105].end 565.95096875
transcript.whisperx[0].start 7.241
transcript.whisperx[0].end 10.063
transcript.whisperx[0].text 謝謝主席。我們是不是有請何部長?有請部長。委員好。部長好。是。部長今天本席安排有很多委員的提案針對80歲以上就免巴士量表。我想這一個提案其實為什麼這麼多委員不約而同提出來?那主要是
transcript.whisperx[1].start 34.844
transcript.whisperx[1].end 63.442
transcript.whisperx[1].text 我們看到在總統大選的時候事實上三黨的候選人針對這個巴士量表所引發的問題大家其實都有提出自己的政見跟看法那包括這個賴清德總統他說台灣社會的確有照顧服務的需求巴士量表已經產生問題到了不得不改的情況
transcript.whisperx[2].start 64.527
transcript.whisperx[2].end 67.706
transcript.whisperx[2].text 這句話何部長你之前有接受到這樣的訊息嗎?
transcript.whisperx[3].start 70.299
transcript.whisperx[3].end 95.858
transcript.whisperx[3].text 是我想當時確實那總統他曾經非常重視這個問題沒有錯對那當選之後應該更重視吧當然當然他現在握有權力囉那過去巴士亮表所引發這一些不必要的爭議甚至讓這個醫師遭受到暴力攻擊我覺得這些家屬應該也不是蓄意的但是是在情急之下
transcript.whisperx[4].start 96.485
transcript.whisperx[4].end 120.391
transcript.whisperx[4].text 引伸了這樣的一個爭端。那我覺得如果我們的政策可以去免除這樣的一個爭議,又可以幫這一些這個需要照顧的長者就是引進適當的這個外籍看護工。我覺得這個在政策上才是兩全其美。這個也是為什麼這麼多委員提出來就是要求
transcript.whisperx[5].start 121.464
transcript.whisperx[5].end 148.517
transcript.whisperx[5].text 80歲以上應該廢除巴士量表。不用這麼讓這些長輩這麼的舟車勞頓讓家屬這麼的著急沒有辦法找到適當的人來照顧喔我想這個是很多委員真的是從民眾的角度看到他們的需求而這樣的一個當時由侯友宜總統候選人所提出來的政見其實真的是廣獲好評喔
transcript.whisperx[6].start 149.898
transcript.whisperx[6].end 160.611
transcript.whisperx[6].text 在基省裡面很多民眾是非常支持的那這個就代表說這樣的需求其實是非常的迫切所以我們才排了這樣的一個議案
transcript.whisperx[7].start 161.448
transcript.whisperx[7].end 187.543
transcript.whisperx[7].text 那這個我請問部長你是贊成還是是反對?委員我非常肯定你們提案的這樣子的一個精神這我這完全當然是肯定的那只是當然我就是剛剛跟你們跟貴會有報告過就是所以在去年之後馬上就發展出兩個模式一個就是多元認定另外一個就移工
transcript.whisperx[8].start 188.743
transcript.whisperx[8].end 206.351
transcript.whisperx[8].text 進入這個家庭照顧的這樣子的一個示範方案。那麼我們希望當然今天委員的提案也可以讓我們有更精進的思考啦。那我們如何一起看是不是能夠在您的提案的這樣子的一個能夠既支持您的提案然後也能夠這個兼顧。不過你還是不容諱言啦因為它會衝擊到整個長照體系。
transcript.whisperx[9].start 217.056
transcript.whisperx[9].end 240.845
transcript.whisperx[9].text ﹏﹏﹏﹏
transcript.whisperx[10].start 241.613
transcript.whisperx[10].end 260.435
transcript.whisperx[10].text ﹏﹏﹏
transcript.whisperx[11].start 260.435
transcript.whisperx[11].end 289.599
transcript.whisperx[11].text ⋯⋯⋯⋯⋯⋯
transcript.whisperx[12].start 289.719
transcript.whisperx[12].end 301.982
transcript.whisperx[12].text 多元認證或將來外籍開戶工半天,這個我都很贊成。但是你不能忽略有一些他需要就是整天。他現在其實就是卡在這個巴士量表不上不下的一個情況。
transcript.whisperx[13].start 303.09
transcript.whisperx[13].end 319.858
transcript.whisperx[13].text 於是有這樣子的人啊所以當你去採取一個放寬的時候不代表會嚴重衝擊到你的長照體系我就不是這樣子混為一談在政府的政策工具上面你還是可以去設計我了解當然我們多元認定的方式是不是能夠再更精進
transcript.whisperx[14].start 320.578
transcript.whisperx[14].end 339.577
transcript.whisperx[14].text 是啊。 是是是。這個我想我們可以一起來討論好不好。對啊。你既然可以多元認定那取消八十歲以上的八十量表這也不是什麼問題啊。這是符合你多元認定上的精神不是嗎?你多元認定不是就是不要用唯一的標準來算嗎?其實八十量表是一個醫學認定的標準啊。是啊。我們也必須跟衛福部一起討論。
transcript.whisperx[15].start 340.618
transcript.whisperx[15].end 367.511
transcript.whisperx[15].text 是。那就趕快討論吧。因為禮拜三我們會就進入主條。就是要來討論這樣的一個議案。我覺得有時候我們的政策也要與時俱進。就是要去考量到真正的需求。那這個不只是對於80歲以上老人。我們就是免這個巴士量表的評估。就不用讓他週車勞頓再跑到醫院去。那一方面其實也讓家裡的這些照顧者,特別
transcript.whisperx[16].start 367.751
transcript.whisperx[16].end 391.642
transcript.whisperx[16].text 特别是年輕人知道說如果當他家裡有年紀這麼高的長輩的話過去一定要是他非常重度或者是符合巴士量表裡面比較嚴格的標準他才有機會去申請到外籍看護工那你如果現在這個部分可以去降低這個門檻的話對於這些年輕人來講他得到了一線升級
transcript.whisperx[17].start 392.833
transcript.whisperx[17].end 417.973
transcript.whisperx[17].text 有的人不用辭職只是為了照顧家裡的老人因為他會擔心那他可以有一個選擇是我可以花錢去請外籍看護工讓他的爸爸媽媽可以得到一個比較好的照顧他上班的時候可以比較安心我覺得這個為什麼是80歲以上因為現行的我們的平均餘命你知道男生是多少嗎男性不到80歲79的樣子
transcript.whisperx[18].start 421.104
transcript.whisperx[18].end 432.24
transcript.whisperx[18].text 大概是77.7欸女性才是84.3所以你說這個是一個很寬鬆的標準嗎?不是喔其實很多的男性平均逾命在
transcript.whisperx[19].start 432.742
transcript.whisperx[19].end 433.262
transcript.whisperx[19].text 王育敏王育敏
transcript.whisperx[20].start 462.792
transcript.whisperx[20].end 490.351
transcript.whisperx[20].text 參加的問題我們來看一下女性參加的問題坦白講我擔任立委到現在很多委員一提再提都沒有辦法突破但是我們看看為什麼我們鄰近的國家日本南韓中國大陸甚至印度印尼他們都可以做到這樣子但是我們就是參加要延長
transcript.whisperx[21].start 492.151
transcript.whisperx[21].end 500.337
transcript.whisperx[21].text 這件事情其實已經提了很久那勞動部也一直是反對可不可以講反對真正的理由是什麼
transcript.whisperx[22].start 501.457
transcript.whisperx[22].end 523.822
transcript.whisperx[22].text 護主反對就是怕對女性在就是這個產後女性齁就業其實會有隱性的歧視啦其實真的就怕這個啦那我要跟委員報告我們那個產假當然現在目前表面看是8週嘛可是包括安胎假包括產檢假合併起來有心部分喔這個部分合併就已經都15週了
transcript.whisperx[23].start 525.282
transcript.whisperx[23].end 545.691
transcript.whisperx[23].text ﹏﹏﹏﹏﹏﹏﹏
transcript.whisperx[24].start 546.051
transcript.whisperx[24].end 548.253
transcript.whisperx[24].text 王育敏委員老發言